Python, bir dil olarak çağın ihtiyacı haline geldi. Web siteleri oluşturmak, yönetmek ve otomatikleştirmekten verileri analiz etmeye ve değiştirmeye kadar her şeyi yapar. Veri analistleri, veri mühendisleri ve veri bilimcileri, verilerinin teklifini yapmak için Python'a güvendiğinde, en gerçek işlevleri öne çıkar.
Python'un adı, gelişen veri formlarını yönetmek ve onlardan içgörüler elde etmek için yaygın olarak kullanıldığından, veri bilimi ile eş anlamlı hale geldi.
Kütüphane serisi, buzdağının sadece görünen kısmıdır; birçok veri bilimcisi, tek bir tıklamayla mevcut kitaplıkları kullanmaya başlıyor.
Python Kütüphaneleri Veri Bilimine Nasıl Yardımcı Olabilir?
Python, özellikleriyle insanları memnun etmeye devam eden çok yönlü, çok yönlü bir programlama dilidir. kullanımı kolay sözdizimi, amaca özel kitaplıklardan oluşan geniş diziler ve kapsamlı bir analitik odaklı işlevsellikler.
Çoğu Python kitaplığı, ayrıntılı analitik, görselleştirme, sayısal hesaplama ve hatta makine öğrenimi gerçekleştirmek için kullanışlıdır. Veri bilimi tamamen veri analizi ve bilimsel hesaplama ile ilgili olduğu için Python, bağrında kendisine yeni bir yuva bulmuştur.
En iyi veri bilimi kitaplıklarından bazıları şunları içerir:
- pandalar
- Dizi
- Scikit-Öğren
- matplotlib
- deniz kızı
Her seçeneğin gelişen veri bilimcilerine neler sunduğunu görmek için her bir kitaplığı tartışalım.
İlgili: Yeni Başlayanlar için Makine Öğrenimi Proje Fikirleri
1. pandalar
Python Veri Analizi Kitaplığı veya Pandalar, muhtemelen Python'da kullanılan en yaygın kitaplıklardan biridir. Esnekliği, çevikliği ve bir dizi işlevi onu Python içinde en sevilen kitaplıklardan biri haline getirdi.
Veri bilimi, veri karıştırma, parçalama ve analiz ile başladığından, Pandas kütüphanesi, işlevlerini daha da yararlı hale getirmek için destekleyici bir el verir. Kitaplık tamamen verileri okumak, işlemek, toplamak ve görselleştirmek ve her şeyi anlaşılması kolay bir formata dönüştürmekle ilgilidir.
CSV, TSV ve hatta SQL veritabanlarını bağlayabilir ve Panda'larla bir veri çerçevesi oluşturabilirsiniz. Bir veri çerçevesi, istatistiksel bir yazılım tablosuna veya hatta bir Excel elektronik tablosuna nispeten simetriktir.
Özetle Pandalar
Panda'nın işlevlerini kısaca kapsayan bazı şeyler şunlardır:
- Veri çerçeveleri içindeki veri kaynaklarını indeksleyin, değiştirin, yeniden adlandırın, sıralayın ve birleştirin
- Bir veri çerçevesindeki sütunları kolayca ekleyebilir, güncelleyebilir veya silebilirsiniz.
- Eksik dosyaları atayın, eksik verileri veya NAN'ları işleyin
- Veri çerçevesi bilgilerinizi histogramlar ve kutu çizimleriyle çizin
Kısacası, Pandas kütüphanesi, Python'un veri bilimi kavramlarının özünün dayandığı temeli oluşturur.
İlgili: Yeni Başlayanlar İçin Panda Operasyonları
2. Dizi
Adından da anlaşılacağı gibi, NumPy bir dizi işleme kitaplığı olarak yaygın olarak kullanılır. Çok boyutlu dizi nesnelerini yönetebildiği için çok boyutlu veri değerlendirmeleri için bir kapsayıcı olarak kullanılır.
NumPy kitaplıkları, her biri aynı veri türünden olan bir dizi öğeden oluşur. Bir grup pozitif tamsayı ideal olarak bu veri türlerini ayırır. Boyutlar olarak bilinir eksenler, eksen sayısı olarak bilinirken rütbeler. NumPy'deki bir dizi şu şekilde kategorize edilir: ndarray.
Çeşitli istatistiksel hesaplamalar yapmanız veya farklı matematik işlemleri üzerinde çalışmanız gerekiyorsa, NumPy ilk tercihiniz olacak. Python'da dizilerle çalışmaya başladığınızda, hesaplamalarınızın ne kadar iyi çalıştığını ve değerlendirme süresinin önemli ölçüde azaldığı için tüm sürecin sorunsuz olduğunu fark edeceksiniz.
NumPy ile Neler Yapabilirsiniz?
NumPy, aşağıdaki nedenlerden dolayı her veri bilimcinin arkadaşıdır:
- Ekleme, çıkarma, dilimleme, düzleştirme, indeksleme ve dizileri yeniden şekillendirme gibi temel dizi işlemlerini gerçekleştirin
- Yığınlama, bölme ve yayınlama dahil olmak üzere gelişmiş prosedürler için dizileri kullanın
- Lineer Cebir ve DateTime işlemleriyle çalışın
- NumPy'nin işlevleriyle Python'un istatistiksel yeteneklerini tek bir kitaplıkta kullanın
İlgili: Yeni Başlayanlar için NumPy İşlemleri
3. Scikit-Öğren
Makine Öğrenimi, özellikle neredeyse tüm otomasyon biçimleri temellerini makine öğreniminin verimliliklerinden türetiyor gibi göründüğü için, bir veri bilimcisinin yaşamının ayrılmaz bir parçasıdır.
Scikit-Learn, veri bilimcilerin aşağıdaki algoritmaları sunan Python'un yerel makine öğrenimi kitaplığıdır:
- SVM'ler
- rastgele ormanlar
- K-kümeleme anlamına gelir
- spektral kümeleme
- Ortalama kayma ve
- Çapraz doğrulama
Etkili bir şekilde, SciPy, NumPy ve Python içindeki diğer ilgili bilimsel paketler, Scikit-Learn'in beğenilerinden çıkarımlar yapar. Python'un denetimli ve denetimsiz öğrenme algoritmalarının nüansları ile çalışıyorsanız, Scikit-Learn'e dönmelisiniz.
Naive Bayes dahil olmak üzere denetimli öğrenme modellerinin dünyasına dalın veya etiketlenmemiş verileri KMeans ile gruplayarak yapın; seçim senin.
Scikit-Learn ile Ne Yapabilirsiniz?
SciKit-Learn, özellikleri Python ile diğer kütüphanelerden oldukça farklı olduğu için tamamen farklı bir top oyunudur.
İşte bu Scikit-Learn ile yapabilecekleriniz
- sınıflandırma
- kümeleme
- regresyon
- Boyutsal küçültme
- Model seçimi
- Verilerin ön işlenmesi
Tartışma, verileri içe aktarmak ve değiştirmekten uzaklaştığından, Scikit-Learn'in modeller veri ve yok manipule etmek herhangi bir biçimde. Bu algoritmalardan elde edilen çıkarımlar, makine öğrenimi modellerinin önemli bir yönünü oluşturur.
4. matplotlib
Görselleştirmeler, verilerinizin yerlerini alabilir, hikayeler, 2B şekiller oluşturmanıza ve grafikleri uygulamalara yerleştirmenize yardımcı olabilir; bunların tümü Matplotlib kitaplığıyla sağlanır. Veri görselleştirme, histogramlar, dağılım grafikleri, çubuk grafikler, alan grafikleri ve hatta pasta grafikleri arasında değişen farklı biçimlerde olabilir.
Her çizim seçeneğinin kendine özgü bir ilgisi vardır, bu nedenle tüm veri görselleştirme fikrini bir adım öteye taşır.
Ek olarak, verilerinizle aşağıdaki grafik biçimlerini oluşturmak için Matplotlib kitaplığını kullanabilirsiniz:
- Pasta grafikler
- kök parseller
- Kontur grafikleri
- sadak parseller
- spektrogramlar
5. deniz kızı
Seaborn, Python içindeki başka bir veri görselleştirme kitaplığıdır. Ancak, ilgili soru, Seaborn'un Matplotlib'den farkı nedir? Her iki paket de veri görselleştirme paketleri olarak pazarlansa da asıl fark, bu iki kitaplık ile gerçekleştirebileceğiniz görselleştirmelerin türünde yatmaktadır.
Yeni başlayanlar için Matplotlib ile yalnızca çubuklar, çizgiler, alanlar, dağılım vb. dahil olmak üzere temel grafikler oluşturabilirsiniz. Bununla birlikte, Seaborn ile, daha az karmaşıklık ve daha az sözdizimi ile çeşitli görselleştirmeler oluşturduğunuz için görselleştirme düzeyi bir adım öteye taşınır.
Başka bir deyişle, Seaborn ile görselleştirme becerileriniz üzerinde çalışabilir ve bunları görev gereksinimlerinize göre geliştirebilirsiniz.
Seaborn Size Nasıl Yardımcı Oluyor?
- Bir korelasyon kurmak için çeşitli değişkenler arasındaki ilişkilerinizi belirleyin
- Kategorik değişkenlerle toplu istatistikleri hesaplayın
- Bağımlı değişkenleri ve ilişkilerini geliştirmek için doğrusal regresyon modelleri çizin
- Üst düzey soyutlamalar elde etmek için çok noktalı ızgaraları çizin
İlgili: Ücretsiz Python Nasıl Öğrenilir
Python Kitaplıklarıyla Akıllıca Çalışma
Python'un açık kaynak yapısı ve paket odaklı verimlilikleri, veri bilimcilerinin verileriyle çeşitli işlevleri yerine getirmelerine yardımcı olma konusunda uzun bir yol kat ediyor. İçe aktarma ve analizden görselleştirmelere ve makine öğrenimi uyarlamalarına kadar her tür programcı için bir şeyler var.
Python öğrenmek istiyor ama nereden başlayacağınızı bilmiyor musunuz? Önce bu temel komutları öğrenerek programlama yolculuğunuza başlayın.
Sonrakini Oku
- Programlama
Haber bültenimize abone ol
Teknik ipuçları, incelemeler, ücretsiz e-kitaplar ve özel fırsatlar için bültenimize katılın!
Abone olmak için buraya tıklayın